前额叶网络灰质-白质增加与岛叶及楔前叶灰质减少共同调控认知重评策略使用及压力感知：多模态数据融合研究

这篇开创性研究采用并行独立成分分析（Parallel ICA）融合灰质（GM）和白质（WM）多模态数据，首次揭示认知重评（reappraisal）的神经结构基础：前额叶执行控制网络（CEN）与默认模式网络（DMN）重叠区的GM-WM密度正向预测策略使用，而岛叶-楔前叶网络则呈现负相关，为情绪调节的"调控-受调控"双系统模型提供结构证据。

　　

Highlight

这项研究通过数据融合技术揭示了认知重评策略的结构神经基础：前额叶调控网络与情绪生成区域的拮抗作用。

Results

最小描述长度（MDL）算法识别出17个GM和11个WM网络。逐步回归分析显示，GM1/12/15/17和WM2/3/5/11可显著预测认知重评使用（F(10,151)=3.39, p<0.001）。其中两个GM-WM网络对呈现显著相关性：

网络1包含GM17与WM11。GM17覆盖外侧和内侧前额叶皮层，部分重叠于中央执行网络（CEN）和默认模式网络（DMN）的前部枢纽区，其WM11包含相邻白质区域。该网络GM-WM密度与认知重评使用频率呈正相关（β=0.32, p=0.004），且与感知压力负相关（r=-0.24, p=0.03）。

网络2包含GM5与WM2。GM5涉及岛叶、楔前叶、舌回等区域，与认知重评呈负相关（β=-0.28, p=0.01）；而其相邻WM2（位于CEN附近白质）却显示正相关（β=0.25, p=0.02），暗示白质通路效率可能促进调控信号传导。

Discussion

研究发现两大突破性现象：

1）前额叶"超级网络"假说：DMN（涉及自我参照加工）与CEN（负责认知控制）的额叶枢纽区结构共变，构成认知重评的"调控引擎"；

2）岛叶-楔前叶"情绪热点"的灰质减少可能反映长期情绪调控导致的神经可塑性改变，类似肌肉"用进废退"原理。

Conclusions and limitations

研究首次通过多模态数据融合揭示：认知重评依赖前额叶"双网络整合"结构特征，而情绪生成区域则呈现适应性萎缩。但需注意样本年龄跨度大（19-74岁）可能影响结果，未来需开展纵向研究验证神经可塑性机制。

（注：翻译严格保留专业术语如CEN/DMN等缩写，使用β/r等统计符号，并采用"调控引擎""情绪热点"等生动比喻，同时维持学术严谨性）